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Android特征

我最近创建了一个知星球,13天已经有近160个朋友加入。其中嘉宾有《Android群英传》系列作者徐宜生、今日头条高级工程师月亮和六便士、阿里巴巴无线技术专家辰星。 作者:junerver 链接:https://www.jianshu.com/p/b41f64389c21 在Android 注册这篇文章中我大致的介绍了官方 Demo 中注册的流程, 本文我们接着来看看,在完成了注册之后我们该如何出用户的特征,从而通过获取用户信息。 还是来了解几个概念 追踪 FT 年龄检测 Age 性检测 Gender 其中追踪 FT 与检测 FD 功能基本一致(甚至代码基本都是相同的),Age 引擎用于年龄,Gender 引擎用于 流程是这样的 提取图片中的 → 与我们已经注册过得特征集合进行特征匹配 → 匹配程度最高的作为最终结果 这一过程是放在一个子线程中运行的,代码如下: //线程 class FRAbsLoop

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Android 注册

作者:junerver 链接:https://www.jianshu.com/p/ca3a12bc4911 引言 这件事想来早已经不新鲜,在 Android 中的应用也并不广泛,所以网上相关资料乏善可陈 该项目基于讯飞SDK实现的检测,使用face++的webapi实现的注册以及 (FR引擎) 当检测出时,对进行,如果特征集合中存在该信息,读取出该信息及员信息。 第三步: 经过上述的两部,我们已经成功的从图片中到了,并且将该在图片中的位置获取到了,接下来我们要做的就是使用 FR 引擎该位置中的特征信息。 if (! ,并且将特征信息保存到本地,这个数据将会用于获取员信息的流程。

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    Python的开源库:线率高达99.38%

    来源:Linux学习 ID:LoveLinux1024 以往的主要是包括图像采集、预处理、身份确认、身份查找等技术和系统。 在中有106个关键点的。 一般在小型办公室打卡系统中采用的(应该)是这种方法,具体操作方法大致是这样一个流程:线逐个录入员工的照片(一个员工录入的一般不止一张),员工在刷打卡的时候相机捕获到图像后,通过前面所讲的先进行检测 在线录入员工的时候,我们可以将名对应,这样一旦在校验成功后,就可以知道这个是谁了。 ,技术主要分为了三类:一是基于图像的方法、二是基于视频的方法、三是三维方法。

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    Python的开源库:线率高达99.38%

    以往的主要是包括图像采集、预处理、身份确认、身份查找等技术和系统。现在已经慢慢延伸到了ADAS中的驾驶员检测、行跟踪、甚至到了动态物体的跟踪。 在中有106个关键点的。 一般在小型办公室打卡系统中采用的(应该)是这种方法,具体操作方法大致是这样一个流程:线逐个录入员工的照片(一个员工录入的一般不止一张),员工在刷打卡的时候相机捕获到图像后,通过前面所讲的先进行检测 在线录入员工的时候,我们可以将名对应,这样一旦在校验成功后,就可以知道这个是谁了。 ,技术主要分为了三类:一是基于图像的方法、二是基于视频的方法、三是三维方法。

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    基于Python的库,线率高达99.38%!

    -欢迎 原文该项目是要构建一款免费、开源、实时、线的网络 app,支持组织者使用技术或二维码所有受邀员。有了世界上最简单的库,使用 Python 或命令行,即可和控制。 该库使用 dlib 顶尖的深度学习技术构建,在户外部检测数据库基准(Labeled Faces in the Wild benchmark)上的准确率高达 99.38%。 这也提供了一个简单的 face_recognition 命令行工具,你可以打开命令行中任意图像文件夹,进行! 也可以用它来做一些「蠢事」,比如美图: 图片中的 import face_recognitionknown_image = face_recognition.load_image_file( results = face_recognition.compare_faces([biden_encoding], unknown_encoding) 你甚至可以使用该库和其他的 Python 库执行实时

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    Python的开源库:线率高达99.38%

    商汤科技:主要是一家致力于引领工智能核心“深度学习”技术突破,构建工智能、大数据分析行业解决方案的公司,目前在、文字、车辆、物体、图像处理等方向有很强的竞争力。 在中有106个关键点的。 一般在小型办公室打卡系统中采用的(应该)是这种方法,具体操作方法大致是这样一个流程:线逐个录入员工的照片(一个员工录入的一般不止一张),员工在刷打卡的时候相机捕获到图像后,通过前面所讲的先进行检测 在线录入员工的时候,我们可以将名对应,这样一旦在校验成功后,就可以知道这个是谁了。 ,技术主要分为了三类:一是基于图像的方法、二是基于视频的方法、三是三维方法。

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    Python的开源库:线率高达99.38%

    以往的主要是包括图像采集、预处理、身份确认、身份查找等技术和系统。现在已经慢慢延伸到了ADAS中的驾驶员检测、行跟踪、甚至到了动态物体的跟踪。 在中有106个关键点的。 一般在小型办公室打卡系统中采用的(应该)是这种方法,具体操作方法大致是这样一个流程:线逐个录入员工的照片(一个员工录入的一般不止一张),员工在刷打卡的时候相机捕获到图像后,通过前面所讲的先进行检测 在线录入员工的时候,我们可以将名对应,这样一旦在校验成功后,就可以知道这个是谁了。 ,技术主要分为了三类:一是基于图像的方法、二是基于视频的方法、三是三维方法。

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    Qt音视频开发40-线

    ,连个屁的网,不联网看你怎么上传,于是线应用应运而生,比如我们手机上的就是本地库在运算,至于本地模型库估计会联网更新,以保持最新的状态。 百度的线做的还行,看官网的sdk开发包,更新也是蛮快的,提供了windows、linux、android等版本。 本篇文章采用的百度线SDK作为解决方案。 百度线SDK文件比较大,光模型文件就645MB,估计这也许是率比较高的一方面原因吧,不断训练得出的模型库,本篇文章只放出Qt封装部分源码。 调用compare_feature函数进行比对。 百度线版和线版SDK的封装: 线版要求支持C++11的编译器,而且必须为MSVC。不支持mingw编译器。 二、功能特点 支持的功能包括比对、搜索、活体检测等。 在线版还支持身份证、驾驶证、行驶证、银行卡等。 在线版的协议支持百度、旷视,线版的支持百度,可定制。

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    百度开放线SDK,活体率超过98%

    近日,在百度AI开发者实战营深圳站中,百度宣布开放线能力,并以SDK的方式一站式集合线采集、线活体检测、线(对比/搜索)三大功能,按设备维度授权,最低仅需199元/个。 ? 据悉,本次百度开放的三大线能力包括线采集、线活体检测、线(对比/搜索),并以SDK的方式开放。 “线”可实现设备本地完成全流程。 在使用方面,百度线SDK支持Windows、Linux、Android、IOS等多平台接入;此外,用户可根据业务需要自由拆解、组合三大线功能,接入更灵活;同时,百度提供证核验等多种场景化示例工程 本次开放的线SDK,则更适用于中小库、且有网络限制的场景,实现设备端线作业,比如门禁、考勤机等。

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    【源码】Python的开源库:线率高达99.38%

    以往的主要是包括图像采集、预处理、身份确认、身份查找等技术和系统。现在已经慢慢延伸到了ADAS中的驾驶员检测、行跟踪、甚至到了动态物体的跟踪。 在中有106个关键点的。 一般在小型办公室打卡系统中采用的(应该)是这种方法,具体操作方法大致是这样一个流程:线逐个录入员工的照片(一个员工录入的一般不止一张),员工在刷打卡的时候相机捕获到图像后,通过前面所讲的先进行检测 在线录入员工的时候,我们可以将名对应,这样一旦在校验成功后,就可以知道这个是谁了。 ,技术主要分为了三类:一是基于图像的方法、二是基于视频的方法、三是三维方法。

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    Python的开源库:线率高达99.38%(附源码)

    以往的主要是包括图像采集、预处理、身份确认、身份查找等技术和系统。现在已经慢慢延伸到了ADAS中的驾驶员检测、行跟踪、甚至到了动态物体的跟踪。 在中有106个关键点的。 一般在小型办公室打卡系统中采用的(应该)是这种方法,具体操作方法大致是这样一个流程:线逐个录入员工的照片(一个员工录入的一般不止一张),员工在刷打卡的时候相机捕获到图像后,通过前面所讲的先进行检测 在线录入员工的时候,我们可以将名对应,这样一旦在校验成功后,就可以知道这个是谁了。 ,技术主要分为了三类:一是基于图像的方法、二是基于视频的方法、三是三维方法。

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    Android,你也会做

    概述 AndroidAPP事例,大家可以参考一下。注意这不是一下特完整的项目,只有安卓端程序,缺少后台的程序。但大家也可以学习下吧。举一反三 功能 支持、1:1比对、1:N比对。 使用 1、下载文件到本地,并解压出来; 2、下载doc目录中对应的lib包到本地并解压: 下载 https://gitee.com/wisFaceAndroid/android-face.git 截图

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    Tencent Android V3 鉴权

    Android 关于腾讯 V3 鉴权代码,供参考 注意:Android9.0 默认是禁止所有的http,且android4.0以后不能在主线程发起网络请求。 import java.util.TimeZone; import javax.crypto.Mac; import javax.crypto.spec.SecretKeySpec; /** * public static String Version = "2018-03-01"; /** * v3鉴权 * @param action 接口名 resultData = new String(byteArrayOutputStream.toByteArray()); return resultData; } } 调用示例:检测与分析 JAVA 中 Hash 时 DatatypeConverter.printHexBinary 在Android 不可使用,替换方案 Java public static String sha256Hex

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    资源 | 基于Python的开源库:线率高达99.38%

    选自Github 机器之心编译 参与:路雪 仅用 Python 和命令行就可以实现的库开源了。 该项目是要构建一款免费、开源、实时、线的网络 app,支持组织者使用技术或二维码所有受邀员。 有了世界上最简单的库,使用 Python 或命令行,即可和控制。 这也提供了一个简单的 face_recognition 命令行工具,你可以打开命令行中任意图像文件夹,进行图片中的 每张图片中的物。 ? 注意事项 该模型基于成年照片训练,因此对儿童照片的效果不好。该模型默认比较阈值是 0.6,容易混淆儿童的面部。

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    降低计算强度 face_cascade = cv2.CascadeClassifier('d:\haarcascades\haarcascade_frontalface_alt.xml') # 探测 # 根据训练的数据来对新图片进行的过程。 ,其他可以不写   scaleFactor= 1.01, #控制金字塔层数,通常范围1.01~1.5 参数越小,层数越多,结果越精确   minNeighbors = 1, #为5表示有5次重叠才认为存在   minSize = (1,1),#寻找的最小区域 ) # 处理探测的结果 print ("{0}".format(len(faces))) for(x,y,w,h) in faces:

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    1.的难点 用户配合度 相似性 易变形 2.的评测方法 LFW数据集(Labeled Faces in the wild):该数据库工有13233幅图像,其中5749个,1680有两幅及以上的图像 ,4069只有一幅图像。 该数据库采集的是自然条件下图片,目的是提高自然条件下的精度。

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    基于OpenMV的,支持注册、检测、

    1061700625/OpenMV_Face_Recognition ''' >> author: SXF >> email: songxf1024@163.com >> description: 用LBP特征进行 ,可进行注册、检测与 Pin7高电平一次,触发注册;默认低电平 UART1(Pin1)输出调试信息 UART3(Pin4)输出结果,当成功后,返回“Find It = 0: debug(res) return 1 def match(d0): # dir_lists = os.listdir( ,但由于SD卡内无文件,无法匹配 ? 按下F1按键,进入注册模式,连续拍5张照存入SD卡(拍摄时绿灯快闪50ms,拍摄完绿灯闪1000ms) ? 再,可完成(红灯闪1000ms)。

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    线技术,助力智慧社区的建设

    在过去智能门禁效率低,受网络稳定性影响大。线技术出现,大大提高了效率,及安全性。线技术,为智慧社区发展提供了强大的活力。 timg.jpg 不受网络稳定性影响 在线式智能门禁受网络影响大,在的瞬间网络不稳定,导致开门失败,影响用户体验。 而线式智能门禁设备,不需要时时使用到网络,用户在注册时,信息会同步到设备。用户在时候,当前信息和设备存储库的信息进行比对,做到高效,准确无误。 活体检测加强安全性 活体检测可防止包括照片和屏幕类翻拍的攻击,其原理是通过攻击内容里面漏出的各种类型的边框,图像质量,图像中是否变形等方式,结合分析全局特征和局部微纹理信息有效过滤二次翻拍,通过机器学习方法提取细微特征有效过滤攻击 智慧社区快速发展,不开物联网技术。线技术发展,给智能门禁如同插上翅膀,智能门禁作为智慧社区重要组成部分,其发展程度也影响智慧社区发展上限。

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    What-

    起飞 ,是基于部特征信息进行身份的一种生物技术。 技术方向 传统的技术主要是基于可见光图像的,这也是们熟悉的方式,已有30多年的研发历史。 迅速发展起来的一种解决方案是基于主动近红外图像的多光源技术。它可以克服光线变化的影响,已经取得了卓越的性能,在精度、稳定性和速度方面的整体系统性能超过三维图像。 对于图像而言,其预处理过程主要包括图像的光线补偿、灰度变换、直方图均衡化、归一化、几何校正、滤波以及锐化等。 基于知的表征方法主要是根据器官的形状描述以及他们之间的距特性来获得有助于分类的特征数据,其特征分量通常包括特征点间的欧氏距、曲率和角度等。

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    face++

    该系统主要分为: 1.数据库:500万张图片和2000个,而且删除了LFW中特有的,其分布如下(网上搜集的图片有一个长尾效应:就是随着图片数量的增加不利于网络性能) ?

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